双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者时双向认知中继网络时物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输.通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难.提出了一种基于可变网格优化...     

基于着色理论的认知无线电频谱分配算法

认知无线电技术是解决当前频谱资源紧缺情况的有效手段,其中动态频谱分配技术是一个非常重要的环节。首先基于图着色理论建立了分配模型,分析了基于着色理论的频谱分配算法,并针对认知网络节点的动态性提出动态的频谱分配算法,该算法建立在已分配频谱的基础上,通过冲突节点相应信道的释放和寻找空闲信道算法减轻节点移动对频谱分配的影响。实验结果表明,此算法在不减少系统效用的情况下能有效减少参与重新分配信道的节点个数,减小动态频谱分配的复杂度。     

SC-FDMA系统中继波束赋形与用户功率分配算法

针对协作单载波频分多址（single-carrier frequency-division multiple access, SC-FDMA)系统提出了一种信干噪比约束下的中继波束赋形和用户功率分配联合优化算法。该算法能使得基站端输出信干噪比满足给定约束条件的同时最小化中继节点和用户节点的发射功率。该文通过利用矩阵分析中的瑞利商理论以及交替优化理论,分析并推导得出了最优的中继节点波束赋形和用户功率分配算法。仿真结果及分析表明,该文提出的中继波束赋形和用户功率分配〖JP3〗算法与采用正交频分复用系统下的算法相比能有效地节省中继和用户节点的发射功率。此外,为了降低算法复杂度以及所需反馈开销,该文还给出了用户端等功率分配的方法以及在此基础上的中继波束赋形算法。     

改进的子载波比特功率分配算法

针对多用户多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency divi-sion multiplexing,MIMO-OFDM)系统的自适应资源分配问题,对子载波比特功率两步分配(Two-Steps)和联合分配方法进行了比较,分析了收发天线数目对系统性能的影响.提出了一种改进的子载波比特功率算法,该算法基于两个用户可以同时在一个子载波上发送数据的子载波复用方法,将子载波和比特功率联合分配,对比特重新调整的迭代过程进行了改进.仿真结果表明,该算法在不影响系统误码性能的前提下降低了复杂度.     

一种MIMO收发天线联合选择算法

在MIMO系统中天线选择可以增加系统容量,并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频电路成本。仿真实验表明天线在发送接收两端不同的分配方式影响信道容量,发现了一种信道容量角度的最佳天线分配方式。针对收发天线选择的需求,设计了一种可获得较大信道容量的简单算法。该算法没有矩阵运算,计算复杂度低。仿真实验表明该算法和最优算法非常贴近,优于只有接收天线选择时的最优算法。     

P2P MMOG中的信誉机制研究

P2P结构上的大规模多玩家在线游戏设计需要面临的重要问题之一就是节点的计算和通信任务的分配.合理的信誉机制设计能避免因少数节点的计算或通信能力降低而造成系统整体性能下降,同时防止少数权力集中的节点进行的破坏游戏公平性的行为.提出一种适用于P2PMMOG应用的信誉机制,利用同步通信过程中数据是否及时、正确的被接收来对节点通信状态进行描述,实现对节点可靠程度进行量化;提出局部声望的概念,并在此基础上提出了计算节点选择算法和获取更新节点选择可信计算节点的算法来调节网络计算和通信的分配.仿真实验表明利用局部声望可以有效调节节点职能,使系统计算和通信得到合理的分配.     

多射频多信道Ad Hoc网络跨层功率分配

为了提高多射频多信道Ad Hoc网络容量，降低网络间无线干扰，提出从跨层优化综合考虑信道与功率联合分配问题，将信道与功率分配问题转化为混合整数非线性规划模型，针对模型设计两阶段子问题求解迭代算法。算法在第一阶段采用启发式算法分配信道，在第二阶段采用分布式算法进行功率分配。仿真实验结果表明,信道与功率联合分配相对于固定信道下功率分配具有更好的效果，联合优化两阶段迭代算法可有效提高网络整体效用，同时降低节点间相互干扰。     

无线传感网中虚拟V-BLAST发射能量分配研究

针对无线传感器网络能量受限的问题,提出一种适用于无线传感网的虚拟V-BLAST系统,并研究使各个传感器节点信号误码率最小的功率分配算法.提出了基于Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件的最优功率分配方案和基于等信干噪比(SINR)的次优功率分配方案.仿真结果表明,采用发射功率分配的虚拟V-BLAST系统比传统等功率分配V-BLAST系统传输质量有了很大的提高,在相同误码率要求下,可以减少发射功率,延长网络寿命.     

机场停机位分配问题的图着色模型及其算法

停机位分配作业关系到整个机场的系统运作,其作用相当重要。通过对停机位分配的分析,把停机位的分配转化为图着色,建立停机位分配问题的图着色模型,并引入时间片算法确定航班使用机位的时间冲突集合,根据"先到先服务"的原则给出了停机位分配的顶点序列着色算法,该算法的计算复杂性为O(n2k2),最后将该算法应用于一个算例。     

无线传感器节点的非同步休眠节能方法

为了更高效地使用节点能量,针对周期监控型无线传感器网络提出了一种负载自适应的节点非同步休眠方法.该方法无须在节点间进行时间同步,而是通过记录节点在多个采样周期内的时隙状态进行自适应休眠,这些状态包括数据收发、信道争用冲突和空闲侦听等.采用这种方法能能使节点在高负载时自动减少睡眠时间,在低负载时自动增加休眠时间,并能在保证网络服务质量的前提下提高节能效果.仿真实验表明,在同等条件下本文方法相比S-MAC和T-MAC降低能耗约81.7%和57.1%.     

Fuzzy-based network bandwidth design under demand uncertainty

<正> In communication networks (CNs),the uncertainty is caused by the dynamic nature of thetraffic demands.Therefore there is a need to incorporate the uncertainty into the network bandwidthcapacity design.For this purpose,this paper developed a fuzzy methodology for network bandwidthdesign under demand uncertainty.This methodology is usually used for offline traffic engineeringoptimization,which takes a centralized view of bandwidth design,resource utilization,and performanceevaluation.In this proposed methodology,uncertain traffic demands are first handled into a fuzzynumber via a fuzzification method.Then a fuzzy optimization model for the network bandwidthallocation problem is formulated with the consideration of the trade-off between resource utilizationand network performance.Accordingly,the optimal network bandwidth capacity can be obtained bymaximizing network revenue in CNs.Finally,an illustrative numerical example is presented for thepurpose of verification.     

New bandwidth algorithmand its performance analysis in integrated service network

1 .INTRODUCTIONATMis one of main technologies in wide multi mediatelecommunication network because of supporting allkinds of services and having strict assuring mecha-nismof quality of service (QoS) .ATMtechnologyisconnection-oriented which must first establish a virtu-al path (VP) before transferringinformationin orderto guarantee QoS. Connection admission control(CAC) is afunction which determines whether to ad-mit or reject connection requests . A connection re-quest includes traf…     

基于流量优化的可靠服务功能链部署方法

针对网络功能虚拟化环境中服务功能链部署的资源开销问题, 提出一种基于流量优化的可靠服务功能链部署方法。首先, 根据虚拟链路流量变化对虚拟网络功能进行聚合, 使带宽需求大的虚拟链路部署到底层网络后, 其流量变为服务器的内部流量。其次, 综合考虑可靠性、综合时延以及拓扑属性, 利用离差最大化的多指标决策算法对物理节点进行评价, 并使用链路约束降低流量的乒乓效应。最后, 采用k-最短路径算法将虚拟链路部署到满足带宽需求的物理链路上。仿真实验表明, 所提方法在保证服务功能链可靠性的基础上, 对长期收益开销比、映射成功率、端到端时延以及带宽开销有较大优化。     

TSN时间敏感流量带宽分配与优化

针对时间敏感网络(time-sensitive networking, TSN)中时间敏感流量的带宽分配,必须要根据流量传输的实时性需求,并考虑不同类型流量的占比,提供具体的优化策略和带宽分配结果。首先,基于网络演算方法,建立时敏流量带宽分配评估模型;然后,根据实时性需求构建带宽分配的约束条件,采用启发式方法,实施带宽分配的优化;最后,通过案例,验证带宽分配在不同链路负载率和流量占比下的变化趋势。实验结果表明,采用基于信用量的流量整形机制,当案例中A类型流量的带宽分配占比为70%时,可获得最佳带宽匹配效果,实现网络中所有流量端到端延迟和最小的流量传输。     

面向用户需求的空天地一体化车载网络任务分配策略

为了提高空天地一体化车载网络(space-air-ground integrated vehicular networks, SAGVN)内用户的网络服务质量体验, 解决不同网络间相互协同的问题, 提出了面向用户需求的SAGVN任务分配策略。基于用户信号强度、时延、网络费用和带宽需求, 利用效用函数理论和层次分析法(analytic hierarchy process, AHP), 构建用户需求和满意度描述框架。将网络任务分配过程抽象为半马尔可夫决策过程(semi Markov decision process, SMDP), 根据用户需求和网络状态, 利用价值迭代算法获得整体用户满意度最大的网络任务分配策略, 利用Q-learning算法得到近似最优策略。实验表明, 相较于传统策略, 所提策略整体用户满意度提高超过30%;在网络拥塞的环境下, 可以有效降低对网络服务需求迫切用户服务请求的拒绝率。     

应急救援下需求分配与网络配流研究

应急救援下,需求的不确定性和交通网络及流量的不稳定性增加了应急决策的难度,救援效果也无法有效控制.考虑模糊需求下应急物资的需求分配与网络配流问题,文章建立了以最小总配送时间为目标的网络流模型.应用基于双边约束的重力模型算法和凸组合算法,通过需求分配和网络流分配结果的交互迭代,得出最小总配送时间下的最优需求分配、路径和网络流.最后,通过算例验证了算法的有效性并对比了不同需求分配机制对救援决策效果的影响,结果表明基于距离阻抗的需求分配机制比基于时间阻抗的分配机制得到的最优解更稳定.     

基于支持向量机的有效带宽估计算法的研究

高性能网络设计的关键是对性能参数进行建模和估计的能力，通信业务在网络上传输时，其带宽要求与通信质量密切相关，合理分配带宽能很好提高网络性能，合理分配网络带宽的首要任务是能够根据网络信息的变化，预测带宽使用情况，为此，本文采用支持向量机（SVM）对网络业务流数据进行预测估计，通过训练样本，从而获得样本以外数据的分布规律，在此基础上，设计了一种网络传输有效带宽使用的估计算法，实验表明，该估计算法具有较高的训练效率和很高的估计精确度。     

面向战场多任务网络的等级优先动态带宽分配

为实现空中信息分发平台对战场多任务网络带宽资源的有效管理,在战术互联网资源管理模型中,提出一种等级优先动态带宽分配（classification prioritized dynamic bandwidth allocation,CPDBA）算法。该算法改进了基于网络效能最大化的带宽分配方法,优化了对指数效能业务的调度策略。仿真结果表明,该算法不但能够使相同带宽资源产生更高的任务价值,而且在网络过载时可以确保高优先级业务的服务质量,从而有效解决了多任务网络的链路带宽竞争问题。     

一种基于噪声模型的TCP有效带宽估计方法研究

准确的带宽估计和网络建模对于网络拥塞控制算法的设计具有重要的意义.采用通信系统加性噪声分析方法和信道容量理论,将TCP链路背景流量的影响等效为加性噪声,提出建立了一种基于等效噪声的链路模型和带宽估计算法.该模型不同于传统带宽估计对采样值直接进行滤波处理来得到估计带宽,而是利用网络流量的随机过程特性采用统计方法进行有效带宽估算,所得到的估计带宽有界并且具有良好的收敛性和准确性.理论分析和仿真结果表明了该模型和算法是正确的.     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。